간 동적 조영검사에 사용하고 있는 VIBE 시퀀스의 고식적인 방법과 딥러닝 방법에 관한 선행된 연구가 부족하여 영상의 평가와 검사의 방향성 및 타당성을 제시하고자 한다. ACR 팬텀 실험은 30회 반복 실험하였고, 저 대조도 분해능 평가영역 에서 syngo.via View&Go를 이용하여 신호대잡음비와 대조대잡음비를 평가하였고, 공간분해능 평가영역에서 MATLAB 을 통해 신호강도의 높이와 반치폭으로 공간 분해능을 평가했다. 팬텀 실험을 기준으로 Matrix 352를 설정하여 30명의 환자 실험을 했다. 간 실질, 간 문맥, 내림 대동맥에서 대조대잡음비를 평가했고, 공간 분해능은 간 문맥, 내림 대동맥의 경계면을 평가했다. 결과 분석은 이원배치 분산 분석으로 진행하고, 사후 분석은 Duncan을 사용했다. 통계분석은 정량적 으로 p-value 0.05 미만으로 유의한 것으로 판단했다. 팬텀 실험의 신호대잡음비와 대조대잡음비 결과는 Matrix 416 이하에서 유의하였으며, 공간분해능 결과는 고식적인 방법 Matrix 352 이하, 딥러닝 방법 288 이하에서 평가할 수 없었 다. 환자 실험 결과는 신호대잡음비, 대조대잡음비, 공간분해능 모두 유의했다. 본 연구는 고식적인 방법보다 딥러닝 방법 이 영상은 더 향상되었고, 획득 시간은 평균 4초(22.4%)가 단축되었다. 딥러닝 방법에서 Matrix 352를 적용하였을 때 검사 시간의 감소로 재현성과 호흡에 의한 인공물 감소가 있었다. 이에 딥러닝 방법에서 Matrix size 적용의 방향성을 제시할 수 있었다.

목 적 : 수술 전·후 연부 조직 종양과 전이암 의심 환자에 대해 역동적 조영증강 검사와 확산 강조영상을 적용하여 도출된 매개변수의 수치와 시간-농도 곡선 그래프를 분석해 악성 병변의 진단 유용성을 확인하고자 한다. 대상 및 방법 : 본 연구는 후향적 연구로서 임상윤리 위원회의 승인을 얻어 진행하였으며 연구 기간은 2015년 02월 01일부 터 2016년 07월 31일까지 핵의학 검사나 전산화 단층 촬영을 선행하고 정확한 병변의 진단을 위해 MRI 검사를 의뢰받은 환자 51명을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 프로토콜은 본원에서 시행되고 있는 역동적 조영증강 자기공명 검사에 최적 화된 검사기법과 확산 강조영상을 사용하였다. 정량적 평가는 획득된 데이터를 Tissue 4D를 사용하여 매개변수를 도출하였으며, 확산 강조영상에서 확산 제한되는 부분과 현성 확산 계수에서 신호 감소를 보이는 병변에 관심 영역을 설정하여 계측 하였다. 통계적 분석은 독립 표본 t-test와 상관 분석을 사용하였다. 결 과 : 계측된 매개변수의 평균값은 연부 조직 종양의 경우 Ktrans, Kep, Ve, ADCminimal, ADCmaximal, ADCmean, TCCpattern/type은 각각 0.161 ± 0.012, 0.661 ± 0.041, 0.268 ± 0.003, 0.828 ± 0.393, 1.218 ± 0.502, 1.304 ± 0.435, 2.675 ± 0.674, 5.500 ± 1.874이며, 전이암 의심 환자의 경우는 0.126 ± 0.019, 0.711 ± 0.012, 0.219 ± 0.024, 0.879 ± 0.392, 1.285 ± 0.412, 1.074 ± 0.393, 2.787 ± 0.606, 5.590 ± 1.161로 나타났다(p>0.05). 과 혈관성으로 인하여 확산 제한, 초관 류, ADC 신호감소가 동시에 나타난 경우는 연부 조직 종양은 20명 중 8명이고 평균적인 값들은 Ktrans, Kep, Ve, ADC 순으 로 각각 0.176 ± 0.121, 0.655 ± 0.297, 0.274 ± 0.146, 0.701 ± 0.203 이었다. 전이암의 경우는 31명중 9명의 평균값은 Ktrans, Kep, Ve, ADC 순으로 각각 0.133 ± 0.083, 0.698 ± 0.202, 0.187 ± 0.111, 0.889 ± 0.283 이었다. 혈관종, 탄력 섬유종 연골육종, 내연골종의 경우는 확산 제한과 초관류를 동시에 나타내지 않았다. 결 론 : 악성의 경우 매개변수의 기준값은 Ktrans, Kep, Ve, ADCminimal, ADCmaximal, ADCmean은 0.14 ± 0.09, 0.73 ± 0.47, 0.21 ± 0.11, 0.84 ± 0.40, 1.02 ± 0.40, 1.21 ± 0.43, TCC의 pattern은 Ⅲ(3)이고 type은 ⅴ(5), ⅵ(6), ⅶ(7) 이었다. 악성 종 양의 경우과 혈관성으로 인해 확산 제한과 초관류가 동시에 나타났으며, 역동적 조영증강에서 도출된 Ktrans, Kep, Ve의 값과 TCC 그래프의 pattern 분석을 상호보완적으로 적용했을 때 고식적 검사에 비해 정확한 질환 판별이 가능하였다. 그리고 수 술 전·후 병변에 잔존하는 종양과 항암 치료 후 개선되는 양상을 평가하는데 있어 매우 유용할 것이라 사료된다.